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让 Redis 这么快的 4 项黑科技,你知道是什么吗?

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iMike
发布2019-08-20 15:06:23
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发布2019-08-20 15:06:23
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Redis 是一种基于键值对 (Key-Value) 的 NoSQL 数据库,Redis 的 Value 可以由 String,hash,list,set,zset,Bitmaps,HyperLogLog 等多种数据结构和算法组成。Redis 还提供了键过期,发布订阅,事务,Lua脚本,哨兵,Cluster 等功能。Redis 执行命令的速度非常快,根据官方给的性能可以达到 10w+ QPS。那么本文主要介绍到底 Redis 快在哪里,主要有以下几点:

开发语言

现在我们都用高级语言来编程,比如 Java、Python 等。也许你会觉得 C 语言很古老,但是它真的很有用,毕竟 Unix 系统就是用 C 实现的。所以 C 语言是非常贴近操作系统的语言。Redis 就是用 C 语言开发的,所以执行会比较快。

另外多说一句,大学生们好好学 C,会让你更好的理解计算机操作系统。别觉得学了高级语言就可以不用关注底层,欠的债总归要还的。此处推荐一本比较难啃的书 《深入理解计算系统》。

纯内存访问

Redis 将所有数据放在内存中,非数据同步正常工作中,是不需要从磁盘读取数据的,0 次 IO。内存响应时间大约为 100 纳秒,这是 Redis 速度快的重要基础。先看看 CPU 的速度:

拿我的电脑来说,主频是 3.1G,也就是说每秒可以执行 3.1*10^9 个指令。所以说 CPU 看世界是非常非常慢的,内存比它慢百倍,磁盘比他慢百万倍,你说快不快?

借了一张 《深入理解计算机系统》 的图,展示了一个典型的存储器层次结构,在 L0 层,CPU 可以在一个时钟周期访问到,基于 SRAM 的高速缓存存续期,可以在几个 CPU 时钟周期访问到,然后是基于 DRAM 的主存,可以在几十到几百个时钟周期访问到他们。

单线程

  1. 单线程简化算法的实现,并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。
  2. 单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗,对于服务端开发来说,锁和线程切换通常是性能杀手。当然了,单线程也会有它的缺点,也是 Redis 的噩梦:阻塞。如果执行一个命令过长,那么会造成其他命令的阻塞,对于 Redis 是十分致命的,所以 Redis 是面向快速执行场景的数据库。

除了 Redis 之外,Node.js 也是单线程,Nginx 也是单线程,但他们都是服务器高性能的典范。

非阻塞多路 I/O 复用机制

在这之前先要说一下传统的阻塞 I/O 是如何工作的:当使用 Read 或者 Write 对某一文件描述符(File Descriptor FD)进行读写的时候,如果数据没有收到,那么该线程会被挂起,直到收到数据。阻塞模型虽然易于理解,但是在需要处理多个客户端任务的时候,不会使用阻塞模型。

I/O 多路复用实际上是指多个连接的管理可以在同一进程。多路是指网络连接,复用只是同一个线程。在网络服务中,I/O 多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理,处理的方式由业务代码来决定。在 I/O 多路复用模型中,最重要的函数调用就是 I/O 多路复用函数,该方法能同时监控多个文件描述符(FD)的读写情况,当其中的某些 FD 可读/写时,该方法就会返回可读/写的 FD 个数。

Redis 使用 epoll 作为 I/O 多路复用技术的实现,再加上 Redis 自身的事件处理模型将 epoll 的 Read、Write、Close 等都转换成事件,不在网络 I/O 上浪费过多的时间。实现对多个 FD 读写的监控,提高性能。

举个形象的例子吧,比如:一个 TCP 服务器处理 20 个客户端 Socket。

  • A 方案:顺序处理,如果第一个 Socket 因为网卡读数据处理慢了,一阻塞后面都玩蛋去。
  • B 方案:每个 Socket 请求都创建一个分身子进程来处理,不说每个进程消耗大量系统资源,光是进程切换就够操作系统累的了。
  • C 方案:(I/O 复用模型,epoll):将用户 Socket 对应的 FD 注册进 epoll(实际上服务器和操作系统之间传递的不是 Socket 的 FD 而是 fd_set 的数据结构),然后 epoll 只告诉哪些需要读/写的 Socket,需要处理那些活跃的有变化的 Socket FD 就好了。这样,整个过程只在调用 epoll 的时候才会阻塞,收发客户消息是不会阻塞的。

来源:博客园 原文:http://t.cn/AiHoGjPk 题图:来自谷歌图片搜索 版权:本文版权归原作者所有 投稿:欢迎投稿,邮箱: editor@hi-linux.com

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原始发表:2019-08-16,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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